σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
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σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
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Stochastic Calculus スキル›モジュール 4 · ブラウン運動を超えるモデル›トピック 4.2·~1 時間上級

ジャンプ:ポアソンとマートン

スキル上の位置モジュール 4/5 · トピック 2/3
4.2 ジャンプ:ポアソンとマートン
—ラボスコア— / 100合計XP—連続日数—

価格が跳ぶとき

ブラウン運動は小さな歩みで動きますが、実際の価格は時々跳びます。決算サプライズ、中央銀行の決定、暴落などです。ポアソン過程はこうした出来事を数えます。レート λ\lambdaλ は1年あたりの平均ジャンプ回数で、時間 ttt にちょうど kkk 回ジャンプする確率は e−λt(λt)k/k!e^{-\lambda t}(\lambda t)^{k}/k!e−λt(λt)k/k! です。マートンモデルでは株は通常の拡散に従い、ジャンプの時点でランダムな因子 JJJ が掛かります。k=E[J−1]k=E[J-1]k=E[J−1] は平均のジャンプの大きさで、−λk-\lambda k−λk の項はジャンプが平均的に足すドリフトを取り除き、期待リターンを μ\muμ のままにします。

P(Nt=k)=e−λt(λt)kk!,E[Nt]=λt,ln⁡J∼N(m,δ2)⇒k=em+δ2/2−1,Var[ln⁡STS0]=σ2T+λT(m2+δ2)P(N_t=k)=\frac{e^{-\lambda t}(\lambda t)^{k}}{k!},\quad E[N_t]=\lambda t,\quad \ln J\sim\mathcal N(m,\delta^{2})\Rightarrow k=e^{m+\delta^{2}/2}-1,\quad \mathrm{Var}\big[\ln\tfrac{S_T}{S_0}\big]=\sigma^{2}T+\lambda T(m^{2}+\delta^{2})P(Nt​=k)=k!e−λt(λt)k​,E[Nt​]=λt,lnJ∼N(m,δ2)⇒k=em+δ2/2−1,Var[lnS0​ST​​]=σ2T+λT(m2+δ2)(1)

ジャンプはモデルにできることを変えます。リターンの裾が厚くなり、ほとんどの日は拡散のように見えますが、いくつかの日は桁違いに大きくなります。分散には2つの源があり、拡散の部分 σ2T\sigma^{2}Tσ2T とジャンプの部分 λT(m2+δ2)\lambda T(m^{2}+\delta^{2})λT(m2+δ2) です。ヘッジも難しくなります。突然のジャンプには株の小さな売買では追いつけないため、オプション価格は σ\sigmaσ だけでなくジャンプリスクへの見方にも左右されます。

ジャンプを数えるλ=3\lambda=3λ=3(年あたりのジャンプ回数)なら、半年に1回もジャンプしない確率は e−1.5≈0.2231e^{-1.5}\approx0.2231e−1.5≈0.2231、ジャンプ回数の期待値は 1.51.51.5 です。ln⁡J\ln JlnJ が m=−0.05m=-0.05m=−0.05、δ=0.1\delta=0.1δ=0.1 の正規分布なら k=e−0.05+0.005−1≈−0.0440k=e^{-0.05+0.005}-1\approx-0.0440k=e−0.05+0.005−1≈−0.0440 で、平均的なジャンプは 4.4%4.4\%4.4% の下落です。σ=0.2\sigma=0.2σ=0.2、T=1T=1T=1、λ=2\lambda=2λ=2 のとき、対数リターンの分散は 0.04+2×(0.0025+0.01)=0.0650.04+2\times(0.0025+0.01)=0.0650.04+2×(0.0025+0.01)=0.065 です。
  • ポアソン過程:レート λ\lambdaλ でジャンプを数える。時間 ttt の期待回数は λt\lambda tλt。
  • マートンモデル:拡散にランダムな大きさのジャンプを加え、ドリフト補正 −λk-\lambda k−λk を入れる。
  • 厚い裾:ジャンプはまれな大きな動きを加え、完全にはヘッジできない。

ラボ:採点される内容

  • ジャンプなし15点
  • 平均のジャンプ15点
  • ジャンプ付きの分散15点
  • ジャンプが加えるもの15点
  • 記号を結び付ける15点
  • ジャンプ付き経路のシミュレーション10点
  • なぜジャンプはヘッジしにくいのか15点
0/ 7問回答済み
問題
1数値で答える15点未回答

ジャンプはレート λ=3\lambda=3λ=3(年あたり)で起きます。t=0.5t=0.5t=0.5 年の間に1回もジャンプしない確率 e−λte^{-\lambda t}e−λt はいくつですか。小数第4位まで答えてください。

p=p =p=許容:± 0.0005
2数値で答える15点未回答

ジャンプ因子 JJJ では ln⁡J\ln JlnJ が平均 m=−0.05m=-0.05m=−0.05、標準偏差 δ=0.1\delta=0.1δ=0.1 の正規分布です。平均のジャンプの大きさ k=em+δ2/2−1k=e^{m+\delta^{2}/2}-1k=em+δ2/2−1 はいくつですか。小数第4位まで答えてください。

k=k =k=許容:± 0.0005
3数値で答える15点未回答

σ=0.2\sigma=0.2σ=0.2、T=1T=1T=1、λ=2\lambda=2λ=2、m=−0.05m=-0.05m=−0.05、δ=0.1\delta=0.1δ=0.1 のとき、対数リターンの分散 σ2T+λT(m2+δ2)\sigma^{2}T+\lambda T(m^{2}+\delta^{2})σ2T+λT(m2+δ2) はいくつですか。

v=v =v=許容:± 0.001
4選択15点未回答

単純なブラウン運動と比べて、ジャンプはリターンモデルに何を加えますか。

5対応づけ15点未回答

各記号をその意味に結び付けてください。

左の各項目に対応するものを選んでください。

λ\lambdaλ
JJJ
k=E[J−1]k=E[J-1]k=E[J−1]
−λk-\lambda k−λk
6手順を並べ替える10点未回答

1つの時間ステップの手順を正しい順に並べてください。

ドラッグして並べ替えます。または項目にフォーカスし、スペースで持ち上げ、矢印キーで移動、スペースで置きます。

  1. 1価格に拡散とジャンプの因子を掛ける
  2. 2拡散のショックを引く
  3. 3ステップ内のジャンプ回数を引く
  4. 4各ジャンプの大きさを引く
7言葉で説明する15点未回答

1〜2文で、デルタヘッジが株価のジャンプに対して完全には守れない理由を説明してください。

数学モードキーボードまたは LaTeX で入力問題1/7 · Ctrl ⏎ で確認

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